云時代才剛剛開始

　　1943年，IBM創(chuàng)始人Thomas J. Watson曾說：這世界上只需要5臺電腦就夠了。

小公司的困境

　　有很多小型的芯片設計公司常常會遇到這樣的情況，他們正在開發(fā)一款新產品，需要大量的仿真、驗證等工作，這些工作帶來了龐大的計算量，但同時又不得不面對產品上市的時間壓力。這時候，常常會有兩種選擇：購置更多的軟硬件資源，滿足產品開發(fā)過程中的計算需求；或是減少仿真、驗證等工作的重復次數，降低計算量——這兩種選擇代價都很大，前者將造成龐大的購置和維護成本，且這些軟硬件資源在大部分時候處于閑置狀態(tài)；后者將造成產品品質的下降。而大部分的小公司往往會委曲求全選擇后者，這可能也是小公司產品品質不高的重要原因之一。

這是小公司一直都在面對的困境，必須在成本和品質之間做出博弈，最終結果卻往往是不高的產品品質，這似乎不是再來5臺電腦就能解決的問題。

Plunify這家小公司

　　最近，來自新加坡的Plunify公司——同樣是一家小公司——打算要進軍中國。Plunify是一家專門針對半導體芯片設計提供云計算應用平臺的公司。Plunify租用亞馬遜公司的云服務，搭建了一個大型的開發(fā)平臺，包含非常全面的FPGA開發(fā)工具，甚至是一些很陳舊的版本。設計公司可以在Plunify的平臺上選擇要使用的開發(fā)工具，自定義虛擬設備的數量和性能等級，依托云端強大的計算性能，可以在很短的時間內完成以往同樣的計算量，同時也避免了在軟硬件資源上的巨大投入，能很好地降低成本、提高效率。

　　Plunify的角色像是一個操盤手，通過整合大量不同的計算需求，最大限度地對沖掉短時間內大量計算需求（或者長時間內資源閑置）的風險，使得在一個相對較長的時間內計算需求能夠穩(wěn)定可循，從而提高軟硬件資源的利用率。另一方面，通過整合大量的小型計算需求，成為一個規(guī)模較大的計算需求，在為設計公司節(jié)省成本的同時，也在云服務提供商和設計公司之間賺取服務差價，實現雙贏。

未來的格局

　　從Plunify的例子看，似乎可以看到未來IC設計乃至整個科技領域的一個新格局——全世界只需要幾個數據中心就夠了：最上層是本地用戶，運行一個簡單易用的客戶端，進行重復性低、計算需求相對較低、需要大量人為干預的研發(fā)工作；中間層是針對不同領域需求而定制的平臺提供商，負責連接上層的本地用戶和底層的數據中心，預估、協(xié)調本地用戶的計算需求并將這些需求傳遞給底層的數據中心；底層的數據中心任務則很簡單，安全、穩(wěn)定、高效地完成收到的計算任務。

　　這一格局的實現，對于IC設計、整個科技領域，將是一次飛躍，大幅降低成本、提高效率。上層的用戶需求一直都存在，底層的計算大鱷正在逐步涌現，例如最大的是亞馬遜（甚至超過了NASA），Google、微軟、雅虎等眾多公司都想雄霸一方?，F在最為欠缺的，是中間層各領域的平臺提供商。

云里霧里

　　但是，不論云計算有多么的強大，多么的安全，多么的穩(wěn)定，好比武俠小說里所說的有一身橫練的功夫，雖刀槍不入，但始終有一個罩門：萬一有那么一天，客戶端設備連不上網絡了，網絡不通暢是大家都經歷過的事實。云計算建立在網絡之上，網絡連接便成了云計算的死穴，必須牢牢護住，這也是Google要自己鋪設光纖網絡的原因之一。

　　另一個問題是，目前而言，人們對于把數據寄存在他人服務器中的做法還無法全盤接受。原因很簡單，對于用戶來說，數據的信托風險太大，一旦外傳，無法追回。特別是在中國，用戶普遍不信任云服務的數據安全性、私密性，目前對云服務的使用也普遍僅限于非敏感數據的存儲備份。比之于云，銀行業(yè)經過數百年才取得人們的信任，成為日常生活的一部分，還在摸著石頭過河的云要讓普羅大眾完全接納被信任云服務，還有很長的路要走。

這里是中國

　　也許托Thomas J. Watson的預測并沒有錯，在云計算時代，這個世界只需5臺電腦，最強的一臺叫亞馬遜，再加上谷歌、微軟等、雅虎等。但是，這還不夠，中國還需要額外的5臺電腦，它們可能是阿里、百度、華為等等。這是Plunify來到中國的困境之一，與外部相對隔離的互聯(lián)網狀況是這個年輕公司還未能完全學會的游戲規(guī)則之一。

　　筆者認為，Plunify是典型的互聯(lián)網創(chuàng)業(yè)公司。有不少這樣的小公司，有好的點子，也有自己的技術，拿到了初始的投資，也開始有了一些穩(wěn)定的客戶，可能也已經開始盈利，但未來的路線卻并不十分平坦?，F在，Plunify想做的，是來嘗嘗中國市場這個大蛋糕。筆者認為，Plunify現在最需要學習的，是中國市場的游戲規(guī)則，Plunify亟需找一家穩(wěn)定可靠的國內云服務提供商，不要低估中國市場的規(guī)模，也不要高估用戶對云的接受度，需要努力引導用戶去接納云，也需要等待用戶接納云。